[发明专利]服务质量评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种服务质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户视频，并抽取所述用户视频中的单帧图像集；

利用预构建的特征提取模型提取所述单帧图像集的图像特征；

利用预构建的人脸表情识别模型从所述图像特征中识别出表情特征，得到表情特征集，以及利用预构建的手型识别模型从所述图像特征中识别手势特征，得到手势特征集；

根据预设的手势-表情库权重表分别对所述表情特征集及手势特征集进行评估，得到表情评估值以及手势评估值；

根据所述表情评估值以及所述手势评估值，得到服务质量评估值。

2.如权利要求1所述的服务质量评估方法，其特征在于，所述获取用户视频，抽取所述用户视频中的单帧图像集，包括：

将所述用户视频执行压缩数据展开，得到所述用户视频中的每一帧视频图像，并计算所述每一帧视频图像之间的残差数据以及运动矢量；

根据所述运动矢量对所述每一帧视频图像进行残差数据整合，得到单帧图像集。

3.如权利要求2所述的服务质量评估方法，其特征在于，所述计算所述每一帧视频图像之间的残差数据以及运动矢量，包括：

将所述每一帧视频图像根据图像像素点划分成像素块图像，得到像素块图像集；

通过遍历操作从所述像素块图像集中选择每一帧像素块图像作为当前像素块图像，并将所述当前像素块图像与所述当前像素块图像相邻的下一帧像素块图像中的像素块进行一一对比；

如果所述当前像素块图像及对应的下一帧像素块图像中的所有像素块的像素值都一样，则删除所述当前像素块图像，并返回上述通过遍历操作从所述像素块图像集中选择每一帧像素块图像作为当前像素块图像的步骤；

如果所述当前像素块图像及对应的下一帧像素块图像中的所有像素块的像素值不一样，则按照预设的匹配准则在所述下一帧像素块图像中预设范围内执行像素块匹配操作；

当在所述范围内查找到最匹配的像素块时，根据所述最匹配的像素块计算所述当前像素块图像及对应的下一帧像素块图像的位移差值，得到所述运动矢量；

利用预构建的Super-Slomo神经网络预测所述下一帧像素块图像的中像素块的像素值，得到所述像素块的理论像素值；

获取所述下一帧像素块图像的中对应像素块的实际像素值；

根据所述理论像素值以及所述实际像素值，计算得到所述残差数据。

4.如权利要求1所述的服务质量评估方法，其特征在于，所述利用预构建的特征提取模型提取所述单帧图像集的图像特征，包括：

根据所述每一帧单帧图像的像素点的像素值，构建像素矩阵；

根据所述像素矩阵，采用预构建的图像灰度化公式计算所述单帧图像的像素点的灰度值，根据所述灰度值构建所述单帧图像的灰度矩阵；

将所述灰度矩阵输入至所述特征提取模型，利用所述卷积层对所述灰度矩阵执行卷积操作，得到特征矩阵；

利用所述池化层对所述特征矩阵执行池化操作，得到所述图像特征。

5.如权利要求4所述的服务质量评估方法，其特征在于，所述根据所述像素矩阵，采用预构建的图像灰度化公式计算所述单帧图像的像素点的灰度值，根据所述灰度值构建所述单帧图像的灰度矩阵，包括：

从所述像素矩阵中获取每个像素点的红色分量像素值、绿色分量像素值及蓝色分量像素值；

采用下述图像灰度化公式计算每个像素点的灰度值Gray：

其中，R为所述像素点中红色分量像素值，G为所述像素点中绿色分量像素值，B为所述像素点中蓝色分量像素值，2.2为所述Gamma校正值。